基于全卷积网络的生猪轮廓提取

【目的】实现猪舍场景下非接触、低成本的生猪轮廓高效提取。【方法】以真实养殖环境下的生猪个体为研究对象,提出一种基于VGG16与UNET相结合的全卷积神经网络模型(VGG-UNET模型)。该模型采用批处理方法,迁移学习VGG16模型参数,通过在模型中构建复制通道深度融合图像深层抽象特征与浅层特征,实现对图像语义级别分割。在30头长白生猪的1 815张数据集上进行模型验证,通过设置不同批大小对比试验,并选取其中具有最佳效果的3组探讨批大小与评价指标值变化趋势间的关系。【结果】测试集上的对比试验结果表明,VGGUNET模型在像素精度与均交并比方面分别达到94.32%和86.60%,比单独采用UNET模型分别高出0.89%和1.67%。不同指标值变化情况与批大小间的关系不尽相同。在本文试验环境下,批大小对模型收敛速度的影响不明显。不同批大小条件下PA及MIoU指标值变化综合分析得出,VGG-UNET模型具有较强稳定性和较高鲁棒性;批大小为8的情况下VGG-UNET模型效果最佳。【结论】本文提出的生猪轮廓提取方法 (VGG-UNET模型)是有效的,能实现精确、稳定的生猪轮廓提取,且分割结果较为完整,同时模型具有较高鲁棒性,可为后续生猪个体识别研究提供参考。     

副猪嗜血杆菌病诊断与耐药分析

2017年3月,河南省清丰县某猪场育肥猪发生咳嗽、腹式呼吸、体温升高等症状,为确诊病因,采集典型病猪的肺、心血,分离出一种细菌,通过染色镜检、氧化酶触酶试验和PCR分子鉴定,最终确定出分离菌为副猪嗜血杆菌(Haemophilus parasuis,HPS),编号为qff01。选择14种药物,采用纸片扩散法,对已确定为副猪嗜血杆菌的分离菌株进行药敏试验,其结果表明分离菌株对头孢噻呋钠、阿莫西林-克拉维酸、恩诺沙星、头孢曲松、阿奇霉素等药物敏感,对氨苄西林、四环素、氯霉素、土霉素、磺胺甲恶唑/甲氧苄啶耐药。本研究结果对该猪场的副猪嗜血杆菌病防治工作提供了一定的参考依据。     

基于注意力残差机制的细粒度番茄病害识别

【目的】解决温室环境下细粒度番茄病害识别方法不足问题。【方法】以早、晚期5种番茄病害叶片为研究对象,提出一种基于注意力与残差思想相结合的新型卷积神经网络模型ARNet。通过引入多层注意力模块,层次化抽取病害分类信息,解决早期病害部位分散、特征难以提取难题;为避免网络训练出现退化现象,构建残差模块有效融合高低阶特征,同时引入数据扩充技术以防止模型过拟合。【结果】对44 295张早、晚期病害叶片数据集进行模型训练与测试的结果表明,与VGG16等现有模型相比,ARNet具有更好的分类表现,其平均识别准确率达到88.2%,显著高于其他模型。ARNet对早期病害识别准确率明显优于晚期病害,验证了注意力机制在提取细微区域特征上的有效性,且在训练过程中未发生过度抖动的状况。【结论】本文提出的模型具有较强鲁棒性和较高稳定性,在实际应用中可为细粒度番茄病害智能诊断提供参考。